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Schulungsübersicht
Einführung
Überblick über Funktionen und Architektur von ParlAI
- ParlAI-Framework
- Schlüsseleigenschaften und Ziele
- Kernkonzepte (Agenten, Nachrichten, Lehrer und Welten)
Erste Schritte mit ParlAI für KonversationskI
- Installation
- Ein einfaches Modell hinzufügen
- Skript zur einfachen Anzeige von Daten
- Validierung und Testung
- Aufgaben
- Training und Bewertung von Agenten
- Interaktion mit Modellen
Arbeit mit Aufgaben und Datensätzen in ParlAI
- Hinzufügen von Datensätzen
- Daten in Mengen aufteilen (Trainings-, Validierungs- oder Testdaten)
- Verwendung von JSON anstelle einer Textdatei
- Erstellen und Ausführen von Aufgaben
Welten erkunden, teilen und batchen
- Konzept der Welten
- Agententeilung
- Implementierung von Batchverarbeitung
- Dynamische Batchverarbeitung
Verwendung von Torch Generator und Ranker-Agenten
- Torch-Generator-Agent
- Torch-Ranker-Agent
- Beispielmodelle
- Modellierung erstellen
- Training und Bewertung von Modellen
Hinzufügen von eingebauten und benutzerdefinierten Metriken
- Standardmetriken
- Benutzerdefinierte Metriken hinzufügen
- Lehrermetriken
- Agentenstufen-Metriken (global und lokal)
- Liste der Metriken
Beschleunigung von Trainingsläufen in ParlAI
- Festlegen einer Baseline
- Skip-Generierungsbefehl
- Befehl zur dynamischen Batchverarbeitung
- Verwendung von FP16 und mehreren GPUs
- Hintergrund-Vorverarbeitung
Weitere ParlAI-Themen erkunden
- Nutzung und Schreiben von Mutatoren
- Ausführen von Crowdsource-Aufgaben
- Verwendung bestehender Chatservices
- Austausch von Transformer-Unterkomponenten
- Durchführen und Schreiben von Tests
- ParlAI-Tipps und Tricks
Fehlersuche
Zusammenfassung und Schlussfolgerungen
Voraussetzungen
- Kenntnisse in Python oder anderen Programmiersprachen
- Allgemeine Verständnis von KI-Konzepten
Zielgruppe
- Forscher
- Entwickler
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Die Detailgenauigkeit, mit der der Dozent alle Konzepte erläutert hat.
Privolin Naidoo - Vodacom
Kurs - Microsoft Bot Framework Composer
Maschinelle Übersetzung